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% 第一章
\chapter{引言}% 使用\cite{}命令引用数据库中文献
\section{研究背景与意义}
以上为一级标题——绪论，此处为一级标题正文。参考文献引自\cite{tlc}。

高分辨率照片无人机航拍场景重建的应用，需要哪些特性才能完成场景重建
如何获得
举一个实际例子，再配个图
场景重建目前面临的挑战
一些现有的方法为了应对这些挑战做了哪些努力
概括性的提一下本文的方法
\textcolor{red}{得想办法强调一下高分辨率}航拍图像作为三维场景重建中的重要数据来源，能够为场景重建提供大量有用的信息。如图xxx所示，航拍图像包含许多从平视视角中无法得到的信息，极大拓展了场景重建结果的实用性。这些重建结果能良好地运用于勘探测绘，城市漫游等场景，为使用者直观了解地形地貌，城市布局等提供巨大帮助。

近年来，三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）\textcolor{red}{记得把前面的也改了}的兴起，为重建领域又带来了新的突破与挑战。使用3DGS完成高分辨率航拍图像下的大规模场景重建仍面临着显存上的挑战，主要来自两个方面：
一是需要更多高斯基元来重建整个场景，相比低分辨率图像，高分辨率图像有着更精细的场景细节，图像中颜色的变化会更敏锐，这也意味着需要生成更多不同的高斯基元以和原图匹配；二是3DGS训练的过程中需要存储各类中间数据，包含法线信息，深度信息，颜色信息等，存储这些信息所使用的计算张量尺寸取决于输入图像分辨率大小，当输入图像分辨率较高时，这些张量就会占据大量显存。

针对高斯基元的显存占用问题，现有的算法多通过在物体空间上进行区块划分来解决。如Vast-GS\textcolor{red}{引用}将相机按照其空间位置进行均匀分组，并将通过Colmap生成的初始稀疏点云按照每组相机的边界划分为多个区块，随后将空间位置位于区块范围内的相机分配给对应区块，再计算区块在所有相机视角下的投影面积，根据投影面积大小为区块的相机组加入额外的相机，最后使用这个相机组训练区块，将训练结果中非本区块范围内的高斯基元从训练结果中剔除。
该方法虽然在一定程度上降低了单次训练时所需要使用的高斯基元数量，但因为区块相机组内相机的视域范围往往大于区块本身的空间范围，其在训练时会生成许多不在区块范围的高斯基元，在使用高分辨率输入图像进行训练时仍需要较多高斯基元才能完成训练，使显存占用居高不下。
CityGS 系列算法采取先对场景整体进行一次低分辨率的粗训练，再对粗训练得到的高斯基元按空间距离进行等分，形成区块，最后计算各区块对各个相机视角的结构相似度(Structural Similarity Index Measure, SSIM)的影响度，即先从该视角下得到粗训练整体结果与原图比较得到的SSIM，再得到去掉该区块内的高斯基元的渲染结果与原图比较得到的SSIM，若两者相差大于指定值，则将该相机分配给对应区块。该方法同Vast-GS一样，仍无法解决训练中有大量高斯基元不属于区块本身的问题。

针对中间计算张量的显存占用问题，大部分方法采用一种较为简单的解决方法，即当输入图像分辨率较大时，直接将其分辨率降至一个较低的指定值，如1600*1000，该方法的弊端也十分明显，分辨率的下降必然导致重建质量的下降，与重建任务出发点相悖。Grendel-GS则采取了一种将张量进行拆分，同时存储在多个GPU设备的策略，来降低计算张量对每个GPU产生的显存压力，但这种方法对GPU设备的质量与数量都存在一定的要求。

为了解决上述问题，本文提出了一套双空间同时划分子任务的方法，即既在物体空间上划分区块，减少训练子任务时高斯基元的占用，又在图像空间上划分子图像，减少训练时计算张量的占用。在构建子任务时，本文方法以低精度的粗训练结果为依据，进行物体空间上的划分，随后为区块生成各视角下的精细掩码，以此为桥梁完成图像空间上的划分。在训练子任务的过程中，本文工作使用掩码约束损失函数，避免引入非区块范围的高斯基元，同时动态消除狭长高斯基元，避免区块间产生边界问题。

\section{国内外研究现状}

一段对于现状的总结
（只压缩高斯基元本身）Compressed 3D Gaussian Splatting for Accelerated Novel View Synthesis 通过计算场景参数对训练图像的贡献度，推导出其敏感度度量。利用敏感度感知的向量量化技术，将高斯基元的球谐系数与多元高斯参数编码为紧凑的码本，降低高斯基元存储开销。

（即压缩高斯基元，又减少数量）Compact 3D Gaussian Representation for Radiance Field 创新性地提出基于体积的掩码策略，可识别并移除对整体性能影响微小的非必要高斯，减少训练过程中使用的高斯基元数量。同时采用基于网格的神经场来高效表征视角相关颜色，而非为每个高斯分布单独存储颜色属性。当给定查询高斯点时，从紧凑的网格表示中提取颜色属性，减少了高斯基元的存储开销。

（没太搞懂具体是在干啥）Compact 3D Scene Representation via Self-Organizing Gaussian Grids 提出了一种基于 3DGS 的新型紧凑表示方法，可实现高效编码与存储。利用高斯参数存在大量等效排列组合（均能呈现同等视觉质量场景）的特性，将 3DGS 中数百万个多维列表项重新组织成结构化二维网格，通过增强平滑性来提升编码效率。

（多个高斯基元共享一份数据）CompGS: Smaller and Faster Gaussian Splatting with Vector Quantization 针对多个高斯分布可能共享部分参数（如协方差矩阵）的情况，在训练过程中=直接对参数进行向量量化，并存储码本及每个高斯分布的索引，用索引可作为指向正确编码的指针，从而避免为所有高斯分布重复存储相同参数所需的内存空间。

（压缩高斯基元本身）GaussianImage: 1000 FPS Image Representation and Compression by 2D Gaussian Splatting 使用位置、各向异性协方差矩阵、色彩系数和不透明度9个可学习参数代替原有的3DGS 59个可学习参数，并改进栅格化算法，用累加求和过程替代传统的基于深度的高斯排序与α混合，这种求和机制将颜色系数与透明度合并为单一组加权颜色系数，减少存储单一高斯基元所需要的显存容量。

（由锚点数据推导出高斯基元的数据）Scaffold-GS 提出了一种基于高斯函数的方法，利用锚点构建层次化且具备区域感知能力的 3D 场景表征，该系统从运动结构(SfM)点云初始化构建稀疏的锚点网格，每个锚点通过可学习偏移量绑定一组神经高斯元——这些高斯元的属性（如不透明度、颜色、旋转、尺度）由锚点特征与观察视角动态预测。与原始 3D-GS 放任三维高斯元自由漂移和分裂不同，该策略利用场景结构来引导和约束三维高斯元的分布，同时允许它们根据视角距离进行局部自适应调整。由于只需存储每个场景的锚点和 MLP 预测器，该方法的存储需求显著降低。

（由锚点推导出新的锚点）ContextGS 在Scaffold-GS的基础上进一步进行了优化，针对锚点之间可能存在相似性，表明空间冗余的情况，引入了锚点级的自回归模型，将锚点划分为多层级结构进行渐进式编码：对粗粒度层级的锚点进行编码，利用其解码值预测邻近细粒度层级锚点的分布。该方法充分利用相邻锚点间的空间依赖性，使已解码锚点能够更准确地预测后续锚点分布，从而显著提升编码效率。此外，粗粒度层级解码的锚点可直接用于最终细粒度层级，有效降低存储开销。

（既减少高斯基元数量又压缩单个存储量）Reducing the Memory Footprint of 3D Gaussian Splatting 对3D高斯的数量和单个高斯基元的占用都进行了优化，为减少基元数量，该方法扩展了现有剪枝策略，通过高效的两步算法开发分辨率感知冗余评分，在训练过程中消除冗余的高斯；同时提出一套自适应调整算法，结合高斯基元贡献度估计与多视角一致性评估，在训练过程中动态调整高斯基元球谐系数的级数；最后对部分属性采用半浮点单位存储，实现表征数据的高校存储，进一步压缩高斯基元占用空间的大小。

（对致密化策略进行限制）GaussianSpa: An “Optimizing-Sparsifying” Simplification Framework for Compact and High-Quality 3D Gaussian Splatting 提出了一种崭新的优化方法，将 3DGS 简化问题转化为目标高斯数量约束下的优化问题提出了高效的"优化-稀疏化"解决方案：将其分解为两个交替求解的简单子问题——"优化"步骤与"稀疏化"步骤。不同于直接永久移除部分高斯函数，GaussianSpa 将"优化-稀疏化"算法融入训练过程，逐步将高斯分布约束至目标稀疏度，而无需显式删除特定数量的点。该方法因为避免了直接去除高斯基元，对渲染结果的影响较小。

MaskGaussian: Adaptive 3D Gaussian Representation from Probabilistic Masks MaskGaussian 提出了一种基于概率掩码的自适应3D高斯表示方法，通过将高斯点建模为概率实体而非永久移除，实现了动态且高效的修剪。其核心包括概率掩码采样技术，利用Gumbel-Softmax从存在概率分布中采样二进制掩码，以及掩码化光栅化技术，在光栅化过程中应用掩码到透射率衰减和颜色累积，使得即使未被采样的高斯点也能接收梯度更新，从而根据场景演化调整其存在概率。该方法有效解决了3D高斯溅射中内存消耗高和修剪次优的问题，在多个数据集上实现了显著的高斯点减少而几乎保持渲染质量。

Compression of 3D Gaussian Splatting with Optimized Feature Planes and Standard Video Codecs 提出了一种能够隐式预测所有高斯基元的特征平面架构，这些基元通过包含可微分高斯光栅化器的原始 3DGS 管线进行渲染。在训练阶段，该方法引入了点初始化和渐进式训练技术，确保训练稳定性并与现有 3DGS 管线实现无缝衔接；针对特征平面，该方法提出频域熵参数化方法，通过分块离散余弦变换（DCT）对原始数据进行转化；同时使用了基于通道重要性得分的熵加权技术，整合了特征平面表征的多种技术方案，包括通道-帧拼接和分段射影收缩，以获得更优的失真率。

写一些关于剪枝的显存优化方法
写一些关于分块的显存优化方法
\section{本文主要工作}
一句总述性的语句，双空间划分
贡献一：高效的子任务划分机制
贡献二：针对子任务完善的训练机制
结论，取得了良好的成果
\section{本文总体安排}
\subsection{三级标题}
此处为三级标题正文。
\subsubsection{四级标题}
此处为四级标题正文。
\paragraph{五级标题——重点句}
此处为五级标题——重点句正文。
\paragraph{五级标题——重点句}
此处为五级标题——重点句正文。
\subsubsection{四级标题}
此处为四级标题正文。
\subsection{三级标题}
此处为三级标题正文。
\section{二级标题}
此处为二级标题正文。
